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[核心技术] 利用 AI 条形码揭示衰老组织中的“僵尸细胞”

发布于:2026-09-21 22:00 最后更新:2026-09-22 02:29
#AI #Machine Learning #Neural

随着年龄增长,部分细胞进入衰老状态,停止分裂但不死亡,这些“僵尸细胞”与癌症、组织退化和炎症性疾病相关。MIT研究团队利用拉曼显微镜结合单细胞空间RNA测序,开发出一种非侵入性检测衰老生物标志物的方法。

拉曼显微镜通过近红外或可见光照射,获取细胞的化学组成,不会破坏样本;而空间RNA测序提供基因表达的空间信息。两者结合后,研究者在2个月和26个月龄小鼠的皮肤和肺组织中绘制了衰老细胞的多维特征图。

老年组织中最显著的变化是脂质合成增加并积累,皮肤细胞还表现出肌肉收缩和胶原基质重塑通路的改变,肺组织则出现免疫激活和炎症基因上调。研究团队将与脂质、蛋白质等化学键对应的拉曼峰与关键基因签名配对,构建了能够快速识别衰老细胞的“条形码”。

该条形码只需关注少数信息量最大的拉曼波段,即可在光谱中定位衰老细胞,为诊断提供可能。为实现临床应用,团队正研发高速拉曼成像系统,目标将30小时/平方毫米的分析时间缩短到可实时检测的水平,未来或可在内镜中实时识别衰老细胞。

该研究得到美国国立卫生研究院和马萨诸塞州总医院的资助,属于NIH细胞衰老网络计划,旨在通过全面了解衰老机制开发抗衰老疗法。 点评

原文链接: https://news.mit.edu/2026/unmasking-zombie-cells-aging-tissue-ai-powered-barcode-0921

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